CSV向RDF數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

2.65萬字 65頁 包括外文翻譯，原創(chuàng)作品，通過查重系統(tǒng)

摘 要
近期，國(guó)際萬維網(wǎng)聯(lián)盟（W3C）（以下文中皆簡(jiǎn)稱W3C）已經(jīng)將其電子政務(wù)與語義網(wǎng)行動(dòng)進(jìn)行合并，啟動(dòng)了數(shù)據(jù)行動(dòng)計(jì)劃，其目的是為了創(chuàng)建數(shù)據(jù)網(wǎng)（the Web of Data）。表列數(shù)據(jù)（tabular data）是現(xiàn)實(shí)世界中一類非常重要的數(shù)據(jù)，在表列數(shù)據(jù)中最典型的是逗號(hào)分隔值（Comma-Separated Values CSV）數(shù)據(jù)。CSV格式雖然簡(jiǎn)單實(shí)用，但是難以表達(dá)世系（provenance）、數(shù)據(jù)域含義等元數(shù)據(jù)（metadata）或標(biāo)注（annotations）信息。所以將CSV數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為RDF數(shù)據(jù)對(duì)于語義數(shù)據(jù)的完整表達(dá)有重要的作用。同時(shí)對(duì)于創(chuàng)建數(shù)據(jù)網(wǎng)（the Web of Data），提高面向數(shù)據(jù)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)（Big Data）智能分析與處理性能也有著重要的意義。
本文致力于研究CSV向RDF數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。 主要工作包括：
(1) CSV數(shù)據(jù)的解析與提?。何恼逻x用的是符合核心表列數(shù)據(jù)模型（core tabular data model）和符合帶標(biāo)注的表列數(shù)據(jù)模型（annotated tabular data model）的CSV文件作為輸入文件，解析提取相應(yīng)的表列數(shù)據(jù)作為生成RDF三元組的輸入數(shù)據(jù)。
(2) 元數(shù)據(jù)文件的解析與提?。何恼逻x用的是符合W3C規(guī)范的JSON格式的元數(shù)據(jù)描述文件，通過本文設(shè)計(jì)的解析方法，解析提取相應(yīng)的元數(shù)據(jù)描述信息作為生成RDF三元組的輸入數(shù)據(jù)。
(3)RDF三元組的生成：文章根據(jù)W3C對(duì)于生成RDF數(shù)據(jù)的規(guī)范，設(shè)計(jì)生成方法，結(jié)合提前解析提取的表列數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)生成相應(yīng)的RDF數(shù)據(jù)。
通過以上工作，本文得出以下結(jié)論：
(1)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的CSV向RDF生成器生成的RDF數(shù)據(jù)是符合W3C的規(guī)范要求的。
(2) 本文設(shè)計(jì)的各類解析算法和生成算法是有效的。


關(guān)鍵詞：CSV；元數(shù)據(jù)；RDF。